基于深度学习的面部表情识别研究.pdf

基于卷积神经网络的面部表情识别(Pytorch实现)----台大李宏毅机器学习作业3(HW3)...-附件资源

网上JAFFE数据库几乎都是原始数据库，未经人脸裁剪/人脸剪切的，这个数据库是经过预处理的，已经将人脸利于面部表情识别的部分剪切出来，并存成64*82大小图像（详细裁剪算法请参考张一鸣，《面部表情识别》，该裁剪程序可在我的另一个资源里找到），按照类别分成7组，并详细标明各组所属表情分类，可直接用于面部表情识别实验。

人脸表情识别日本jaffe数据库,是表情识别领域应用最为广发的一个数据库之一，总共包含7种表情。

实时面部表情识别 使用Tensorflow-Keras API中的转移学习（计算机视觉）进行面部表情识别或面部表情识别

在Tensorflow中使用CNN进行面部表情识别 使用卷积神经网络（CNN）从图像或视频/相机流中识别面部表情。 目录 目标是获得一个快速的基准，以比较CNN体系结构在仅使用图像的原始像素进行训练时是否表现更好，或者是否向CNN提供一些额外的信息（例如人脸标志或HOG特征）更好。 结果表明，额外的信息有助于CNN更好地执行。 为了训练模型，我们使用了Fer2013 datset，其中包含30,000个面部表情的图像，分为七个类别：愤怒，厌恶，恐惧，快乐，悲伤，惊喜和中立。 首先使用opencv检测面部，然后使用dlib提取面部标记。 我们还提取了HOG特征，并将带有人脸标志+猪的原始图像

Facial-Expression-Recognition Facial-Expression-Recognition 深度学习构建人脸面部表情识别系统

面部表情识别实验 报告

提出了一种基于LBP层次特征提取的表情识别算法.将图像分成许多子块,并从子块中提取面部运动单元信息来组成基于面部运动单元的表情成分特征,对人脸图像的眼睛和口部作粗定位.采用局部二值模式(LBP)的层次特征提取法,对图像进行分块操作,求出每个子块的LBP直方图,然后将基于整体特征得到的LBP直方图与基于局部特征得到的LBP直方图连接起来,作为整幅图像的LBP直方图.将层次特征提取法所提取的LBP直方图作为嵌入式隐马尔可夫模型(EHMM)的初始向量,即形成观察序列.对JAFFE人脸库中的7种基本表情进行了测试,结果表明该方法能有效提高表情识别率.

定向注意力集合，用于准确的面部表情识别-main.pdf